transformer提取图像特征

Transformer是一种用于图像特征提取的方法。它通过将图像划分为大小相同的图像块（也称为token），并使用自注意机制（self-attention）来学习图像块之间的关系和特征表示。然而，传统的Transformer在处理密集任务（如检测和分割）时存在一些问题。一方面，图像块的大小可能不适合目标的大小，这会导致性能下降。另一方面，传统的Transformer对于大图像的计算量较大，而对于小物体的检测性能较差。为了解决这些问题，一些改进的方法被提出。比如Swin Transformer通过引入分层的注意力机制和窗口式的图像块划分，使得它成为一个更通用的图像特征提取backbone。在此基础上，Deformable DETR进一步改进了Transformer的注意力机制，使其能够更好地适应目标的位置和尺度，并提升了检测性能。总的来说，Transformer可以通过自注意机制提取图像特征，而一些改进的方法可以进一步提升其性能以应对不同的图像任务需求。